MATLAB神经网络原理与实例精解 陈明 著作 专业辞典专业科技 新华书店正版图 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 1

ISBN：9787302307419

商品编码：26615286722

丛书名： MATLAB神经网络原理与实例精解 配光盘

出版时间：2013-01-01

MATLAB神经网络原理与实例精解

作  者: 陈明 著作 定  价: 69 出?版?社: 清华大学出版社 出版日期: 2013年03月01日 页  数: 431 装  帧: 平装 ISBN: 9787302307419

    matlab中文论坛、matlab技术论坛两大社区鼎力推荐
    在matlab中文论坛上提供“在线交流，有问必答”的技术支持
    详解109个典型实例、7个综合案例和50多个神经网络工具箱函数
    涵盖单层感知器、线性神经网络、bp神经网络、径向基网络、自组织神经网络、反馈神经网络、随机神经网络7种主要的网络类型
    提供教学ppt、10小时配套教学视频，并附赠24.5小时matlab基础教学视频

内容简介

本书结合科研和高校教学的相关课程，全面、系统、详细地介绍了MATLAB神经网络的原理及应用，并给出了大量典型的实例供读者参考。本书附带1张光盘，收录了本书重点内容的配套多媒体教学视频及书中涉及的实例源文件。这些资料可以大大方便读者高效、直观地学习本书内容。
    本书首先简要介绍了MATLAB软件的使用和常用的内置函数，随后分门别类地介绍了BP网络、径向基网络、自组织网络、反馈网络等不同类型的神经网络，并在每章的很后给出了实例。在全书的很后，又以专门的一章收集了MATLAB神经网络在图像、工业、金融、体育等不同领域的具体应用，具有很高的理论和使用价值。全书内容详实、重点突出，从三个层次循序渐进地利用实例讲解网络原理和使用方法，降低了学习门槛，使看似神秘高深的神经网络算法更为简单易学。
    ......

●第1篇 入门篇
●第1章 神经网络概述（ 教学视频：10分钟）/2
●1.1 人工神经网络简介/2
●1.2 神经网络的特点及应用/3
●1.2.1 神经网络的特点/3
●1.2.2 神经网络的应用/4
●1.3 人工神经网络的发展历史/5
●1.4 神经网络模型/7
●1.5 神经网络的学习方式/9
●第2章 MATLAB快速入门（ 教学视频：48分钟）/10
●2.1 MATLAB功能及历史/10
●2.1.1 MATLAB的功能和特点/10
●2.1.2 MATLAB发展历史/12
●2.2 MATLAB R2011b集成开发环境/13
●2.2.1 MATLAB的安装/13
●2.2.2 MATLAB集成开发环境/19
●2.2.3 搜索路径设定/21
●2.3 MATLAB语言基础/24
●2.3.1 标识符与数组/24
●2.3.2 数据类型/28......

陈明 著作

    陈明
毕业于天津大学信息与通信工程专业，获硕士学位。本科期间参加过**电子设计大赛信息安全专题邀请赛，获得三等奖。研究生阶段在天津大学信息学院图像中**习，研究方向为图像处理、模式识别、视频编解码。由于学习和科研的需要开始接触MATLAB，用MATLAB解决过图像处理、机器学习等领域的问题。对遗传算法和神经网络工具箱尤为熟悉，有丰富的MATLAB编程经验。编写过《MATLAB函数效率功能速查手册》一书。

《深入理解计算思维：算法、模型与数据驱动的决策》 内容简介 在信息爆炸、数据无处不在的时代，如何有效地驾驭海量信息，解决复杂问题，已成为个人与组织发展的核心竞争力。《深入理解计算思维：算法、模型与数据驱动的决策》 正是一本致力于系统阐释“计算思维”这一前沿理念的著作。本书并非聚焦于某一特定领域的工具或技术，而是旨在构建一套普适性的思维框架，帮助读者理解问题本质，设计高效解决方案，并最终做出更明智的决策。 本书由一批在计算机科学、数据科学以及人工智能领域拥有深厚造诣的学者联合撰写，他们各自在算法设计、机器学习、统计建模、复杂系统分析等方面拥有丰富的实践经验和理论积累。正是这份跨学科的视角，使得本书能够以一种独特而深刻的方式，将抽象的计算概念具象化，并与现实世界的挑战紧密结合。 核心理念：计算思维的构建 本书将计算思维拆解为几个关键组成部分，并分别进行深入剖析： 1. 分解（Decomposition）： 任何复杂的问题都可以被分解成更小、更易于管理的部分。本书将引导读者学习如何识别问题的核心要素，将其拆解为一系列子问题，并通过解决每个子问题来逐步攻克整体难题。我们将探讨不同的分解策略，例如自顶向下、自底向上，以及如何根据问题特性选择最有效的分解方法。通过丰富的案例分析，读者将能掌握将宏大叙事转化为可执行步骤的能力，例如在软件开发中分解功能模块，在项目管理中分解任务优先级，甚至在日常生活中分解复杂的决策流程。 2. 模式识别（Pattern Recognition）： 在看似杂乱无章的数据和现象中发现规律和模式，是解决问题效率的关键。本书将深入介绍多种模式识别的技术和方法，包括统计学中的聚类与分类、信号处理中的特征提取，以及在图像、文本和序列数据中识别隐藏结构的方法。读者将学习如何运用不同的算法来检测异常、预测趋势、理解关联性，从而从海量信息中提取有价值的洞察。我们将讨论不同规模和复杂度的模式，从简单的统计相关性到复杂的非线性动态系统中的涌现模式。 3. 抽象（Abstraction）： 提取事物的本质特征，忽略不必要的细节，是构建通用模型和算法的基础。本书将详细阐述抽象的艺术，如何从具体实例中提炼出普遍适用的概念，如何设计能够处理不同输入但遵循相同逻辑的通用框架。我们将探讨数据抽象、过程抽象以及面向对象的思想，并展示抽象如何在数据结构设计、算法设计以及系统建模中发挥核心作用。通过对不同层次抽象的理解，读者将能构建出更简洁、更灵活、更易于维护的解决方案。 4. 算法设计（Algorithm Design）： 遵循一系列明确的指令来解决特定问题。本书将系统介绍算法设计的核心原理，包括问题的复杂度分析（时间复杂度和空间复杂度）、常见的算法设计范式（如分治法、动态规划、贪心算法、回溯法等），以及如何评价和优化算法的效率。读者将学习如何将分解后的子问题转化为可执行的算法步骤，并理解不同算法在效率和适用性上的权衡。本书将提供大量的算法示例，并引导读者思考如何在特定场景下选择或设计最优算法。 模型构建与数据驱动的决策 计算思维并非孤立存在，它与模型构建和数据驱动的决策紧密相连。本书的后半部分将重点关注这一联系： 1. 数学模型与计算模型： 理解现实世界可以用哪些数学概念来描述，以及如何将这些数学模型转化为计算机可以执行的计算模型。本书将涵盖各种类型的模型，包括统计模型（如回归模型、概率模型）、仿真模型、机器学习模型（如决策树、支持向量机、神经网络的原理性介绍，不涉及具体实现代码，侧重于其工作机制和应用场景）以及系统动力学模型。我们将探讨模型选择的原则，如何根据数据的特性和问题的目标来选择最合适的模型。 2. 数据预处理与特征工程： 真实世界的数据往往是杂乱、不完整且包含噪声的。本书将详细介绍数据预处理的各种技术，包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测、数据标准化和归一化等。同时，我们将深入探讨特征工程的重要性，如何从原始数据中提取、构建和选择出最能代表问题本质的特征，以提升模型的性能和解释性。 3. 模型评估与选择： 构建模型之后，如何准确地评估其性能并进行选择是关键。本书将介绍各种模型评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC等，并深入讲解交叉验证、留出法等模型验证技术。读者将学习如何根据问题的类型和业务目标来选择合适的评估标准，并理解过拟合和欠拟合的风险，以及如何通过正则化等技术来加以规避。 4. 数据驱动的决策： 将计算思维和模型构建的成果应用于实际决策。本书将展示如何利用数据分析和模型预测来支持各类决策，包括市场营销策略的制定、风险评估、资源优化配置、产品性能改进等方面。我们将探讨如何将模型输出转化为可操作的建议，并强调在决策过程中对不确定性的管理和对模型局限性的认知。 本书特色与读者收益 普适性强： 本书内容不局限于特定编程语言或软件，而是聚焦于计算思维的通用原理和方法，适用于工程师、科学家、分析师、产品经理、学生以及任何希望提升问题解决能力和决策水平的读者。 理论与实践并重： 既深入阐述计算思维的理论基础，又通过大量精心设计的案例分析，展示这些理论如何在实际问题中得到应用。案例涵盖了从科学研究到商业运营的广泛领域，帮助读者建立直观的理解。 清晰的逻辑结构： 全书脉络清晰，层层递进，从基础概念到高级应用，帮助读者逐步构建完整的计算思维体系。 启发性强： 本书鼓励读者主动思考，引导读者掌握一套解决问题的思维工具，而非仅仅是知识的传递。通过本书的学习，读者将能够以更系统、更科学的方式去分析问题、设计方案和做出决策。 适用人群 在校学生： 计算机科学、数据科学、统计学、工程学、数学以及相关专业的学生，本书将为他们构建扎实的计算思维基础，为未来的学习和研究打下坚实基础。 初级及中级工程师/分析师： 希望提升问题解决能力，掌握更高级分析方法，并向数据驱动决策迈进的专业人士。 产品经理/项目经理： 需要理解技术可行性，优化流程，并基于数据进行产品策略和项目规划的管理者。 研究人员： 寻求更有效的研究方法，能够将理论模型与数据分析相结合，加速研究进程的学者。 对计算思维感兴趣的任何人： 希望理解现代科技发展背后的思维模式，并将其应用于个人和职业发展的读者。 《深入理解计算思维：算法、模型与数据驱动的决策》 是一本能够赋能读者的著作。它将引导您穿越信息迷雾，用逻辑的利剑剖析问题，以模型的慧眼洞察规律，最终实现更精准、更高效、更具洞察力的决策。本书不仅是一本知识的集合，更是一次思维的启迪，一份面向未来的能力指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就很有分量，虽然我还没有机会翻阅，但我可以想象它会是一本内容扎实、体系严谨的学术专著。就从书名“MATLAB神经网络原理与实例精解”来看，“原理”二字就暗示了它不会停留在浅尝辄止的层面，而是会深入剖析神经网络的数学模型、算法原理，甚至是背后的优化理论。这对于想要真正理解神经网络“为什么”这样工作的读者来说，绝对是福音。而“实例精解”则表明了作者陈明先生并非理论的纸上谈兵者，而是会将这些复杂的原理通过实际的MATLAB代码和具体的应用场景一一呈现。我非常期待书中能够详细阐述BP神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等主流网络结构的构建过程，以及它们在图像识别、自然语言处理、时间序列预测等经典问题上的应用。如果书中能够穿插一些关于如何选择合适的网络结构、如何进行网络参数调优、如何评估模型性能的实用技巧，那就更完美了。总而言之，单从书名就能感受到这本书的专业性和深度，它很可能成为我学习和研究神经网络过程中不可或缺的参考资料，填补我对这一领域深层理解的空白。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在机器学习领域摸索了几年，但总觉得理论功底还不够扎实的学习者，我总是希望能找到一本能够系统梳理理论、并提供实践指导的好书。这本书的书名“MATLAB神经网络原理与实例精解”恰好击中了我的痛点。我预感它会是一本理论与实践并重的书籍。我希望书中能详细讲解神经网络的基本构成单元，比如神经元模型、层、激活函数等，并清晰地阐述它们是如何协同工作的。特别是对于“原理”的精解，我期待能看到对各种主流神经网络架构的深入分析，例如卷积神经网络（CNN）在图像处理中的优势，以及循环神经网络（RNN）在序列数据处理中的应用。更重要的是，我希望书中能提供如何利用MATLAB进行这些网络实现的详细步骤和代码示例。这样，我就能将理论知识转化为实际操作，通过动手实践来加深理解，解决在实际项目开发中遇到的问题。这本书的“精解”二字，让我对它在解决实际工程问题方面的指导作用抱有很高的期望。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校学生，正在攻读计算机科学相关专业，对人工智能领域有着浓厚的兴趣，尤其想深入学习神经网络。我看过不少介绍神经网络的书籍，但很多要么过于理论化，要么过于简单化，很难找到一个平衡点。这本书的名字——“MATLAB神经网络原理与实例精解”——让我眼前一亮。我猜想这本书的定位非常精准，它应该能够满足我既想理解神经网络的深层原理，又想掌握如何在MATLAB中实现这些原理的需求。我特别希望书中能够详细介绍不同类型的神经网络，比如前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、以及一些更先进的模型如Transformer等，并解释它们各自的适用场景。同时，我非常期待书中能够提供大量的MATLAB代码示例，并且这些代码不仅仅是简单的调用API，而是能够展示如何从头开始构建网络、如何进行数据预处理、如何训练模型、以及如何评估模型性能。如果书中还能包含一些关于如何选择合适的优化器、如何进行超参数调整、以及如何利用GPU加速训练的技巧，那对我来说就太有价值了。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对技术充满好奇心的软件工程师，虽然目前的工作与AI关系不大，但我一直关注着AI的飞速发展，并对神经网络这个核心技术非常着迷。当我看到“MATLAB神经网络原理与实例精解”这个书名时，脑海中立刻浮现出这本书可能带来的知识盛宴。我猜测这本书的结构会非常清晰，先从神经网络最基础的数学原理讲起，可能会涉及线性代数、微积分等相关知识，然后再逐步引出各种复杂的网络模型。我特别期待书中能深入讲解深度学习中的一些关键概念，比如欠拟合和过拟合的判断与解决方法，正则化技术（如L1、L2正则化），Dropout的作用机制，以及Batch Normalization的原理和优势。同时，“实例精解”这个部分也让我充满期待，我希望书中能提供一些用MATLAB实现的完整案例，能够涵盖一些实际应用场景，比如人脸识别、情感分析、或者推荐系统。通过这些实例，我希望能更直观地理解神经网络是如何解决现实世界问题的，并为自己未来的技术探索打下基础。

评分☆☆☆☆☆

我一直对人工智能领域特别感兴趣，尤其是神经网络，感觉它像是打开了人工智能大门的一把钥匙。看到这本书的名字——“MATLAB神经网络原理与实例精解”，当时就眼前一亮。我猜测这本书应该不是那种泛泛而谈、只讲概念的书，而是会带着读者一步步走进神经网络的“操作系统”，从最底层的原理讲起，再到如何在MATLAB这个强大的工具里实现它。我特别想知道，书中会不会讲到神经网络的各种激活函数，比如Sigmoid、ReLU、tanh，它们各自有什么优缺点，在什么情况下使用哪种更合适？还有，反向传播算法是如何工作的？梯度下降是如何一步步优化网络权重的？这部分我一直觉得挺抽象的，如果能有清晰的数学推导和图示，并且用MATLAB代码来模拟这个过程，那一定会非常有帮助。另外，“实例精解”这个词也让我很期待，希望书中能包含一些实际的例子，比如怎么用神经网络来识别手写数字，或者做一些简单的文本分类，这样我才能真正地将理论应用到实践中去。